Apache Sling Event API 使用教程
2024-08-07 07:59:23作者:瞿蔚英Wynne
1. 项目的目录结构及介绍
Apache Sling Event API 项目的目录结构如下:
sling-org-apache-sling-event-api/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── org/
│ │ │ └── apache/
│ │ │ └── sling/
│ │ │ └── event/
│ │ │ ├── EventPropertiesMap.java
│ │ │ ├── EventUtil.java
│ │ │ ├── JobProcessor.java
│ │ │ ├── JobStatusNotifier.java
│ │ │ ├── JobStatusProvider.java
│ │ │ ├── ThreadPool.java
│ │ │ └── TimedEventStatusProvider.java
│ ├── test/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── org/
│ │ │ └── apache/
│ │ │ └── sling/
│ │ │ └── event/
│ │ │ └── EventUtilTest.java
├── pom.xml
└── README.md
目录结构介绍
-
src/main/java/org/apache/sling/event/:包含项目的主要源代码文件。EventPropertiesMap.java:处理 OSGi 事件属性的实现类。EventUtil.java:用于集群事件的实用工具类。JobProcessor.java:处理后台作业的接口。JobStatusNotifier.java:作业状态通知器的私有接口。JobStatusProvider.java:提供当前作业处理状态的服务接口。ThreadPool.java:用于事件处理的特殊线程池接口。TimedEventStatusProvider.java:提供当前定时事件状态的服务接口。
-
src/test/java/org/apache/sling/event/:包含项目的测试代码文件。EventUtilTest.java:测试EventUtil类的测试文件。
-
pom.xml:Maven 项目的配置文件。 -
README.md:项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
Apache Sling Event API 项目没有明确的启动文件,因为它主要提供 API 接口和工具类。项目的启动通常依赖于具体的应用框架或容器,如 Apache Sling 或其他支持 OSGi 的容器。
3. 项目的配置文件介绍
pom.xml
pom.xml 是 Maven 项目的配置文件,包含了项目的依赖、构建配置等信息。以下是部分关键配置:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>org.apache.sling.event</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<packaging>bundle</packaging>
<name>Apache Sling Event API</name>
<description>Apache Sling Event API</description>
<url>https://sling.apache.org/</url>
<dependencies>
<!-- 依赖配置 -->
</dependencies>
<build>
<!-- 构建配置 -->
</build>
</project>
README.md
README.md 是项目的说明文档,包含了项目的基本信息、使用方法、贡献指南等。以下是部分内容:
# Apache Sling Event API
## 概述
Apache Sling Event API 定义了作业的 API,包括 Job、JobManager 和 Queue 等接口,以及 JobConsumer 的消费者 API。
## 使用方法
### 依赖配置
在您的 Maven 项目中添加以下依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>org.apache.sling.event</artifactId>
<version>1.0.
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
ops-transformer本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0134
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
23
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.31 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
76
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
290
暂无简介
Dart
532
117
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
991
587
Ascend Extension for PyTorch
Python
74
103
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
60
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401